Deep Learning aplicado en Imágenes Fotoacústicas para la Identificación del Cáncer de Seno

ESTEFANIA RUIZ MUÑOZ, Jesús Emmanuel Domínguez

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Resumen

La Imagen Fotoacústica (PAI por sus siglas en inglés), es una modalidad de imagen híbrida que fusiona la iluminación óptica y la detección por ultrasonido. Debido a que los métodos de imágenes ópticas puras no pueden mantener una alta resolución, la capacidad de lograr imágenes de contraste óptico de alta resolución en tejidos biológicos hace que la fotoacústica (PA por sus siglas en inglés) sea una técnica prometedora para varias aplicaciones de imágenes clínicas. En la actualidad el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) tiene el enfoque más reciente en  métodos basados en la PAI, donde existe una gran cantidad de aplicaciones en análisis de imágenes, en especial en el área del campo biomédico, como lo es la adquisición, segmentación y reconstrucciones de imágenes de tomografía computarizada. Esta revisión describe las últimas investigaciones en PAI y un análisis sobre las técnicas y métodos basados en Deep Learning, aplicado en diferentes modalidades para el diagnóstico de cáncer de seno.

Palabras clave: imágenes fotoacústicas; tomografía fotoacústica; deep learning; machine learning; cáncer de seno; cáncer de mama; reconstrucción de Imágenes.

Resumen

La Imagen Fotoacústica (PAI por sus siglas en inglés), es una modalidad de imagen híbrida que fusiona la iluminación óptica y la detección por ultrasonido. Debido a que los métodos de imágenes ópticas puras no pueden mantener una alta resolución, la capacidad de lograr imágenes de contraste óptico de alta resolución en tejidos biológicos hace que la fotoacústica (PA por sus siglas en inglés) sea una técnica prometedora para varias aplicaciones de imágenes clínicas. En la actualidad el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) tiene el enfoque más reciente en  métodos basados en la PAI, donde existe una gran cantidad de aplicaciones en análisis de imágenes, en especial en el área del campo biomédico, como lo es la adquisición, segmentación y reconstrucciones de imágenes de tomografía computarizada. Esta revisión describe las últimas investigaciones en PAI y un análisis sobre las técnicas y métodos basados en Deep Learning, aplicado en diferentes modalidades para el diagnóstico de cáncer de seno.

Palabras clave: imágenes fotoacústicas; tomografía fotoacústica; deep learning; machine learning; cáncer de seno; cáncer de mama; reconstrucción de Imágenes.

Palabras clave

Imágenes fotoacústicas; tomografía fotoacústica; Deep Learning; Machine Learning; Cáncer de Seno; Reconstrucción de Imágenes.


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